Теорія ймовірностей спрямована на вирішення задач, в яких досліджувана подія описується неточною інформацією. При цьому для коректного застосування цієї теорії на практиці необхідно, щоб частота реалізації досліджуваної події мала тенденцію до усталеності при збільшенні кількості спостережень, тобто має спостерігатися статистична усталеність. Якщо вказана усталеність спостерігається, то відповідне граничне значення V є випадковою величиною, яка характеризує міру неточності інформації щодо досліджуваної події. Однак якщо вказаної усталеності не спостерігається, то V, не можна вважати мірою неточності вказаної інформації, а отже, для проведення досліджень теорія ймовірностей (як і методи математичної статистики) не може бути застосована. В той же час, відомо, що джерелом неточності інформації є не тільки її ймовірнісний характер, але й її нечіткість. Саме для врахування неточності, пов’язаної з нечіткістю і була запропонована теорія нечітких множин (теорія нечіткості). «Взаємовідношення» понять ймовірності і нечіткості, найпростіше усвідомити, спираючись на поняття міри множини, яка, власне, й покладена в основу сучасної теорії ймовірностей, і багато в чому визначає характер теорії нечіткості.

Як відомо, характерною рисою теорії ймовірностей є те, що аналізовані в рамках цієї теорії об’єкти утворюють множину S одиничної міри P(S) = 1. Така міра в математиці, як відомо, зветься ймовірнісною мірою. Однак, існують, і залишились поза увагою теорії ймовірностей, інші множини об’єктів, міра яких не є одиничною. Зокрема, відомі множини об’єктів, для яких міра може бути більшою або меншою за одиницю. Саме такі множини й становлять предмет теорії нечітких множин. Вказані міри розглядаються як міра можливостей (П(S) > 1) і міра необхідностей (N(S) < 1). Цілком зрозуміло, що, одночасно розглядаючи всі три міри (П, Р, N) ми виходимо за рамки суттєвих обмежень теорії ймовірностей, охоплюємо весь простір об’єктів, інформація про які за тих чи інших умов може надаватися в неповному, неточному і нечисловому виглядах.

Відомо, що наявність статистичної усталеності результатів спостережень, пов’язаних із встановленням частоти реалізації відповідної події серед сукупності подій визначеного класу, рідко можна гарантувати, і практично не можна перевірити. Тим не менш, незважаючи на вказані методологічні труднощі, на сьогодні для інтерпретації результатів подібних спостережень фахівці з різних областей знань переважно застосовують добре розроблені і широковідомі методи теорії ймовірностей. Багато в чому такій ситуації сприяє існуюча на сьогодні система підготовки фахівців відповідних (переважно інженерних) спеціальностей, в якій надто мало уваги приділяється (а часто взагалі не приділяється) теорії нечітких множин, але передбачається детальне вивчення ймовірнісних методів та заснованих на цих методах практичних обчислень, часто без прискіпливого аналізу границь їх застосування. З цього приводу доречно пригадати слова засновника теорії нечіткості Л. Заде: «Якщо для досягнення мети Ви маєте в руках тільки молоток, то все навкруги Ви сприйматимете як гвіздки».

Існує суттєве розрізнення між теорією ймовірностей і теорією нечіткості щодо вимог, пов’язаних з точністю первинних даних, а також із точністю отриманих на підставі цих даних висновків. Теорія ймовірностей за визначенням пристосована для оброблення великих масивів даних, на підставі яких саме й здійснюються відповідні висновки. Теорія нечітких множин пристосована до «роботи» з суттєво меншим об’ємом даних, допускаючи як їх неповноту і неточність, так і нечисловий характер (причому одночасно, в рамках дослідження одного об’єкта). Вказане розрізнення призводить до більшої усталеності результатів, отриманих на підставі теорії нечіткості у тих випадках, коли для оцінки того, що відбувається, є замало даних. Це в багатьох випадках стає головним фактором щодо вибору саме алгоритмів нечіткості, як інструменту розв’язання практичних задач.